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Die globale Beschaffungslandschaft wird zunehmend komplexer. Während traditionelle Methoden der Lieferantenrecherche an ihre Grenzen stoßen, eröffnet Agentic AI in der Lieferantensuche völlig neue Möglichkeiten für Procurement-Teams. Diese revolutionäre Technologie geht weit über konventionelle KI-Ansätze hinaus und ermöglicht es Unternehmen, ihre Beschaffungsprozesse grundlegend zu transformieren.
Agentic AI, also autonome KI-Agenten, arbeiten selbstständig, lernen kontinuierlich und treffen eigenständig Entscheidungen innerhalb definierter Parameter. Sie gehen damit einen entscheidenden Schritt über klassische generative KI hinaus: Die KI wird nicht nur zum Assistenten, sondern übernimmt die Rolle eines digitalen Kollegen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Systemen, die lediglich auf Eingaben reagieren, agieren autonome KI-Agenten proaktiv. Sie überwachen kontinuierlich globale Märkte, analysieren die Performance bestehender Lieferanten und identifizieren eigenständig neue Geschäftsmöglichkeiten.
Autonome KI-Agenten unterscheiden sich dabei grundlegend von generativer KI:
Die wachsende Komplexität globaler Lieferketten erfordert neue Ansätze. Durch den Einsatz von Agentic AI in der Lieferantensuche können Unternehmen eine skalierbare Lösung für moderne Herausforderungen implementieren, während traditionelle Recherchemethoden zeitaufwändig und oft unvollständig bleiben.
Diese technologische Evolution markiert einen entscheidenden Wendepunkt in der Beschaffung und verändert fundamental.
Beschaffungsabteilungen sehen sich zunehmend mit wachsenden Anforderungen und begrenzten Ressourcen konfrontiert. Die manuelle Lieferantensuche, basierend auf Excel-Tabellen, persönlichen Netzwerken und statischen Datenbanken, ist nicht nur zeitintensiv, sondern oft auch unvollständig und fehleranfällig. In dynamischen Märkten geraten diese Methoden schnell an ihre Grenzen.
Ein zentrales Problem liegt in der mangelnden Markttransparenz. Viele Einkaufsteams kennen nur einen Bruchteil der relevanten Anbieter - innovative, spezialisierte oder kostengünstigere Alternativen bleiben oft unentdeckt. Hinzu kommt: Rund 70 % der Arbeitszeit im Procurement entfallen laut unserer Erfahrung auf administrative Tätigkeiten wie Datensammlung und -pflege. Strategische Entscheidungen bleiben dadurch auf der Strecke.
KI im Einkauf adressiert genau diese Schwächen. Agentic AI - also autonome, selbstlernende KI-Agenten - übernimmt zeitintensive Recherchen, analysiert Daten aus globalen Quellen in Echtzeit und identifiziert automatisiert passende Anbieter. Im Vergleich zu herkömmlichen KI-gestützten Tools agieren Agentic-Systeme eigenständig, priorisieren Aufgaben und entwickeln sich durch maschinelles Lernen kontinuierlich weiter.
Der Unterschied zwischen Agentic AI vs traditionelle Lieferantenrecherche zeigt sich besonders deutlich in der Arbeitsweise und Effizienz. Während konventionelle Methoden reaktiv und manuell geprägt sind, ermöglicht Agentic AI eine vollständig proaktive Herangehensweise.
Wir beobachten in der Praxis, dass Unternehmen mit autonomen KI-Systemen durchschnittlich 23% bessere Lieferantenkonditionen erzielen als mit traditionellen Methoden:
Eine der größten Schwächen traditioneller Beschaffungsprozesse ist die Fragmentierung und Subjektivität in der Bewertung von Lieferanten. Daten sind häufig unvollständig, veraltet oder über verschiedene Systeme und Abteilungen verteilt. Diese Silostrukturen
erschweren einen ganzheitlichen Überblick und führen zu inkonsistenten Entscheidungen.
Hinzu kommen unterschiedliche Bewertungskriterien innerhalb eines Unternehmens: Während der Einkauf häufig den Preis priorisiert, legen Qualitätsmanagement oder Compliance-Abteilungen Wert auf andere Faktoren. Die Folge sind widersprüchliche Bewertungen, fehlende Vergleichbarkeit und strategische Unsicherheit.
Agentic AI im Einkauf löst diese Herausforderungen durch die intelligente Zusammenführung, Harmonisierung und Bewertung unterschiedlichster Datenquellen. Die Technologie analysiert interne und externe Informationen, vereinheitlicht Datenformate und erstellt transparente, objektive Scoring-Modelle für Lieferanten.
Dazu zählen u. a.:
Maschinelles Lernen erkennt dabei Muster in der Lieferantenperformance, identifiziert Schwachstellen frühzeitig und prognostiziert zukünftige Entwicklungen. So entsteht ein vollständiges, dynamisches Lieferantenprofil als solide Grundlage für fundierte Entscheidungen.
Durch die Integration von KI im Einkauf wird nicht nur die Datenqualität erhöht, sondern auch die Vergleichbarkeit zwischen Lieferanten objektiviert – unabhängig von Region, Branche oder Abteilungsperspektive.
Traditionelle Einkaufsentscheidungen basieren häufig auf Vergangenheitsdaten. Diese statischen Informationen sind jedoch wenig geeignet, um dynamische Marktentwicklungen, geopolitische Risiken oder Lieferantenausfälle frühzeitig zu erkennen. Die Folge: unerwartete Störungen in der Lieferkette, steigende Kosten und operative Unsicherheit.
Agentic AI bringt eine neue Qualität in die strategische Beschaffung – durch vorausschauende Analysen, kontinuierliche Risikobewertung und datenbasierte Entscheidungsunterstützung. Autonome KI-Agenten beobachten globale Märkte in Echtzeit, analysieren wirtschaftliche und politische Entwicklungen und erkennen Risiken, bevor sie sich auswirken.
Konkret profitieren Unternehmen von:
Durch diese Form der intelligenten Risikosteuerung wird der Einkauf widerstandsfähiger, agiler und strategisch handlungsfähiger. KI im Einkauf ist damit weit mehr als ein Automatisierungswerkzeug – sie wird zum Frühindikator, Strategieberater und Entscheidungsbeschleuniger in einem.
Laut Beschaffung Aktuell berichten 95 % der befragten Unternehmen von Schwierigkeiten, qualifizierte Einkäufer zu finden. Der anhaltende Fachkräftemangel im Procurement-Bereich trifft auf exponentiell wachsende Einkaufsvolumen und zunehmende Komplexität globaler Beschaffung. Traditionelle Ansätze erreichen schnell ihre Kapazitätsgrenzen, wenn qualifizierte Einkäufer mehrere hundert Lieferanten betreuen müssen.
Wir haben in unserer Praxis beobachtet, dass Procurement-Teams oft 70% ihrer Zeit mit administrativen Tätigkeiten verbringen, anstatt sich auf strategische Aktivitäten zu konzentrieren. Diese Ressourcenverschwendung hemmt die Wertschöpfung und führt zu suboptimalen Ergebnissen.
Agentic AI in der Lieferantensuche bietet eine skalierbare Lösung für diese Herausforderungen. Die Technologie automatisiert zeitaufwändige Routine-Tätigkeiten und ermöglicht es Fachkräften, sich auf wertschöpfende Aktivitäten zu konzentrieren.
Wie Agentic AI den Einkaufsalltag transformiert:
Diese symbiotische Zusammenarbeit zwischen Mensch und Maschine maximiert die Effizienz und ermöglicht es Unternehmen, auch bei wachsenden Anforderungen konkurrenzfähig zu bleiben.
Eine erfolgreiche Implementation von autonomen KI-Agenten erfordert strategische Planung und systematisches Vorgehen. Als Experten für Agentic AI in der Lieferantensuche empfehlen wir einen phasenweisen Ansatz, der technische Integration mit organisatorischem Wandel verbindet.
In unserer Beratungspraxis zeigt sich, dass Unternehmen mit strukturiertem Change Management eine 40% höhere Akzeptanzrate bei KI-Implementierungen erreichen. Best Practices für die erfolgreiche Einführung umfassen umfassende Datenaudit und -harmonisierung vor der Implementation, API-erste Architektur für nahtlose Systemintegration, Pilotprojekte mit messbaren KPIs und klaren Erfolgskriterien, kontinuierliche Schulung und Change Management für alle Stakeholder, Etablierung von Data Governance Strukturen sowie schrittweise Ausweitung auf weitere Beschaffungsbereiche.
Die API-Anbindung spielt eine entscheidende Rolle für den Erfolg. Moderne Procurement-Plattformen wie Mercanis bieten standardisierte Schnittstellen, die eine reibungslose Integration in bestehende IT-Landschaften ermöglichen. Diese technische Grundlage ist essentiell für die volle Entfaltung der KI-Potentiale.
Das Change Management darf nicht unterschätzt werden. Mitarbeiter müssen verstehen, dass KI ihre Arbeit nicht ersetzt, sondern aufwertet. Durch gezielte Schulungen und transparente Kommunikation entsteht Akzeptanz und Begeisterung für neue Technologien.
Erfolgsmessung sollte von Beginn an mitgedacht werden, um den ROI der KI-Implementation nachweisen und kontinuierliche Optimierungen ableiten zu können.
Die Transformation der Beschaffung durch KI-basierte Lieferantensuche steht erst am Anfang. Zukünftige Entwicklungen werden die Autonomie der Systeme weiter steigern und neue Möglichkeiten für strategische Wertschöpfung eröffnen. Die Vorteile der intelligenten Beschaffung sind vielfältig und messbar. Unternehmen berichten von Kosteneinsparungen zwischen 15-30%, während gleichzeitig die Lieferantenqualität steigt und Risiken reduziert werden. Die Automatisierung repetitiver Aufgaben befreit wertvolle Personalressourcen für strategische Initiativen.
In unserer Erfahrung zeigt sich, dass der Erfolg maßgeblich von der strategischen Herangehensweise abhängt. Unternehmen, die Agentic AI als ganzheitliche Transformation verstehen und nicht nur als technisches Upgrade, erzielen die besten Ergebnisse.
Die Handlungsempfehlung ist klar: Beginnen Sie mit einer umfassenden Analyse Ihrer aktuellen Beschaffungsprozesse, identifizieren Sie Schmerzpunkte und definieren Sie konkrete Ziele für die KI-Integration. Wählen Sie eine moderne Procurement-Plattform, die native KI-Funktionen bietet und gleichzeitig flexibel genug ist, um mit zukünftigen Entwicklungen zu wachsen.
Die Zukunft der Beschaffung ist autonom, datengetrieben und hocheffizient. Unternehmen, die heute die Weichen stellen, werden morgen die Gewinner sein.
Agentic AI bezeichnet autonome, proaktiv handelnde KI-Agenten, die selbstständig Entscheidungen treffen und kontinuierlich dazulernen - im Gegensatz zu herkömmlicher generativer KI, die lediglich auf Eingaben reagiert.
Agentic AI analysiert globale Datenquellen in Echtzeit, identifiziert passende Anbieter automatisch und skaliert die Lieferantensuche effizienter als zeitintensive, manuelle Recherchen.
Sie ermöglicht vorausschauende Risikoanalysen, kontinuierliches Lieferantenmonitoring und datenbasierte Entscheidungen - für mehr Resilienz, bessere Konditionen und geringeres Beschaffungsrisiko.
Agentic AI harmonisiert fragmentierte Daten, vereinheitlicht Bewertungskriterien und erstellt transparente, objektive Lieferantenprofile auf Basis interner und externer Datenquellen.
Unter anderem Finanzkennzahlen, Zertifizierungen, Auditberichte, Marktanalysen, Social Media Signale und Unternehmensbewertungen werden automatisch analysiert und gewichtet.
Durch die Automatisierung repetitiver Aufgaben werden Einkaufsteams entlastet und können sich auf strategische Aufgaben konzentrieren - trotz Fachkräftemangel oder steigender Komplexität.
Ein strukturiertes Change Management erhöht die Akzeptanz und den ROI. Schulungen, transparente Kommunikation und messbare KPIs sind entscheidend für den Erfolg der Implementierung.
Über standardisierte APIs kann Agentic AI nahtlos in moderne Plattformen wie Mercanis eingebunden werden - eine wichtige Voraussetzung für Datenqualität und Skalierbarkeit.
Unternehmen berichten von 15-30 % Kosteneinsparung, besserer Lieferantenqualität, reduzierten Risiken und einer signifikanten Beschleunigung strategischer Entscheidungen.
Agentic AI markiert einen Paradigmenwechsel: Sie ist kein Tool, sondern ein strategischer Hebel zur Transformation der Beschaffung - autonom, datengetrieben und zukunftssicher.
Fabian Heinrich ist CEO und Co-Founder von Mercanis. Zuvor war er Mitgründer des Procurement-Unternehmens Scoutbee und machte es zu einem der weltweit führendenAnbieter im Scouting-Bereich mit Niederlassungen in Europa und den USA und mit Kunden wie Siemens, Audi und Unilever. Nach einem Bachelorabschluss sowie einem Master in Accounting and Finance von der Universität St. Gallen durchlief er außerdemStationen bei Deloitte und Rocket Internet SE.
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